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Enregistrement W4396944419 · doi:10.69468/2786-7544-2023-1-6

ASSESSMENT OF PHYSICAL LITERACY OF SCHOOL-AGE CHILDREN: BASIC APPROACHES AND TOOLS

2023· article· en· W4396944419 sur OpenAlexaboutno aff
Юлія Павлова

Notice bibliographique

RevueНауковий дискурс у фізичному вихованні і спорті. · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLiteracyCompetence (human resources)Motor skillPhysical educationRespondentPsychosocialDevelopmental psychologyClubApplied psychologyMathematics educationPedagogySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of literacy has changed at different stages of society. With the increase of cultural demands of society, nowadays, this concept is polymorphic, complex in structure, and dynamic in terms of development, given the constant refinements that consider today's challenges and demands. The study aimed to analyze the approaches and tools/techniques developed on their basis, which allow us to assess school-age children's physical literacy holistically. Well-known tools for assessing the physical literacy of schoolchildren were considered and analyzed: PHE Canada – Passport for Life, PLAY (Canadian Sport for Life – Physical Literacy Assessment for Youth Tools), 60 Min Kids Club Fundamental Movement Skills Assessment Tool, Canadian Assessment of Physical Literacy (CAPL). It was shown that the Passport for Life involves assessing the literacy of children of both primary and secondary school age in four components – active participation, life skills, physical fitness, and motor skills. The tool PLAY involves assessing motor skills, level of knowledge and skills, physical competence, and confidence of the respondent; during pedagogical testing, it is recommended to use the following exercises: running, jumping, throwing the ball, exercises with the ball, walking on the line. The possibilities of the tool in taking into account the age, level of physical fitness, and state of health of the participant were shown. The structure and modifications of the CAPL methodology, the possibilities of the tool for obtaining a comprehensive assessment of physical literacy, and separate data characterizing the level of physical fitness, motor behavior, behavioral aspects of motor activity, psychosocial and cognitive factors were considered. It was established that each of these tools was designed for school-age people, taking into account the level of physical activity or physical fitness of the child and the level of knowledge and behavior in different environments. Such a comprehensive assessment of the level of physical literacy provides an understanding of the factors that hinder or increase physical activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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